Nach Abschluss meines Masterstudiums freue ich mich darauf, in das weite Feld der Datenwissenschaft einzutauchen. Meine Stärken liegen in der Planung und Durchführung von strengen Versuchsanordnungen, der Exploration und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten sowie der einfach verständlichen Kommunikation der Ergebnisse.

• Online-Lehrbuch über Scientific Data Analysis (link)
  Verantwortlich für die kontinuierliche & automatisierte Integration und Kompilierung von Rmarkdown, Latex und Javascript zu PDF und HTML
• Advanced Bayesian Data Analysis
  Mitarbeit an zweiwöchentlicher Aufgabenstellung in Form von Rmarkdown-Aufgabenlättern und deren Bewertung
• Experimental Psychology Lab
  Erarbeitung und Implementation wissenschaftlicher Online-Experimente zur Replikation durch Studierende, sowie Vermittlung von Open Science Praktiken und Betreuung zur statistischen Analyse der Projekte
• Introduction to Data Analysis
  Ähnlich zu QM I & II (s.u.), mit stärkerem Fokus auf die Arbeit mit R, Visualisierung und “tidy data” Prinzipien

• Quantitative Methoden I & II
  Eigenverantwortliche Vermittlung von Grundlagen der Inferenz- und deskriptiven Statistik, sowie ausführliche und weiterführende Besprechung wöchentlicher Aufgaben
• Experimentalpraktikum
  Betreuung von Studierendengruppen bei der Findung, Planung, Durchführung und Analyse einer experimentellen Forschungsarbeit
• Statistische Programmierung mit R (link)
  Jährliche Blockveranstaltung im Vorlesungsformat
• Statistische Datenanalyse (R) im Public Health Studiengang